手性催化剂与对映体过量值预测：不对称反应的QSAR模型

"该研究建立了一种预测不对称反应中产物对映体过量值的定量结构-活性相关性模型，特别关注苯乙酮的不对称氢转移反应。通过使用构象独立和构象依赖的手性指数来描述手性氨醇配体和金属络合物，结合遗传算法和随机森林法构建数学模型，以辅助催化剂的筛选。测试结果显示模型具有较高的预测能力，R2值分别为0.769和0.785，表明模型的可靠性和有效性。此工作受到国家自然科学基金等多个项目的资助，并强调了对纯手性物质需求的增长以及构效关系在催化剂筛选中的重要性。" 本文主要讨论了不对称反应，特别是不对称氢转移反应中的对映体过量值预测问题。对映体过量值（Enantiomeric Excess, EE）是衡量手性化合物中一个对映体相对于另一个对映体的相对丰度，是评估手性合成效率的关键参数。在手性药物和其他手性化学品的生产中，高纯度的单一对映体至关重要，因为不同对映体可能具有显著不同的生物活性。 为了优化催化剂的选择过程，研究人员建立了一个结构-活性模型，将手性催化剂的结构参数与对映体过量值关联起来。手性催化剂通常由手性氨醇配体与金属络合物组成。在这种情况下，研究者使用了两种类型的手性指数——构象独立手性指数（Conformation Independent Chirality Index, CICI）和构象依赖手性指数（Conformation Dependent Chirality Index, CDI），前者不考虑分子的特定构象，而后者则考虑了分子构象对手性的贡献。这些指数被用来描述配体的立体化学特性，同时用指示变量来区分不同的金属络合物部分。 模型构建过程中，研究人员运用了遗传算法进行变量选择，这是一种模拟自然进化过程的优化算法，能够从大量的候选变量中挑选出最具预测能力的组合。随后，他们采用了随机森林法（Random Forest）建立数学模型，这是一种机器学习方法，能够处理大量输入变量并提供稳定的预测结果。通过这种方法，模型在测试集上的相关系数R2达到了0.769，表明模型在预测对映体过量值方面有较高的准确性。此外，通过Out-of-Bag (OOB)交叉验证，整个数据集的R2值为0.785，进一步验证了模型的泛化能力。 该研究的工作意义在于，它提供了一种计算工具，可以辅助科学家预测手性催化剂对不对称反应的影响，从而加速催化剂的筛选过程，降低研发成本。这在手性化学和药物化学领域具有重要的实践价值，有助于推动手性物质的高效合成。